相关背景 为什么要对网络进行压缩和加速呢？...最实际的原因在于当前存储条件和硬件的计算速度无法满足复杂网络的需求，当然也许十几年或更远的将来，这些都将不是问题，那么神经网络的压缩和加速是否仍有研究的必要呢？...接下来的模型加速和压缩，都是针对卷积神经网络模型的。...保留太多的秩可以保证准确率，但加速压缩效果不好；保留秩太少，加速压缩效果好，但准确率很难保证。...总结 本文介绍了比较常见的4种卷积神经网络压缩和加速方法，其中网络裁枝与低秩估计的方法从矩阵乘法角度，着眼于减少标量乘法和加法个数来实现模型压缩和加速的；而模型量化则是着眼于参数本身，直接减少每个参数的存储空间
目前主要从事深度学习、机器学习、图像与视频分析以及神经网络加速与压缩等方面的研究。...2、基于剪枝的神经网络加速与压缩 ---- 网络权值稀疏化或网络剪枝（pruning），是一种传统的网络压缩方法之一。其中心思想是通过移除神经网络中的部分连接，从而可以降低网络的存储以及计算量。...4 、基于量化的神经网络加速与压缩 ---- 量化是实现加速和压缩的一种常用方法，在图像视频压缩、语音编解码、信息检索等领域有着广泛的应用。近几年，量化方法被广泛应用于深度神经网络加速和压缩。...该方法可以达到4到6倍的加速以及15到20倍的压缩，同时网络精度下降非常低。...希望本文能够为深度神经网络加速与压缩的相关研究人员带来一定的启发，促进模型压缩与加速领域的发展。
GZip简介 GZip压缩，是一种网站速度优化技术，也是一把SEO优化利器，许多网站都采用了这种技术，以达到提升网页打开速度、缩短网页打开时间的目的。...网站采用Gzip压缩，还有一个好处，就是让你少了一份流量超标的担心。...因为Gzip开启以后会将输出到用户浏览器的数据进行压缩的处理，这样就会减小通过网络传输的数据量，而这个，也正是提升网页打开时间的原因所在。
在本论文中，我们回顾了在压缩和加速深度神经网络方面的工作，它们广泛受到了深度学习社区的关注，并且近年来已经实现了很大的进展。...缺陷：低秩方法很适合模型压缩和加速，该方法补充了深度学习的近期发展，如 dropout、修正单元（rectified unit）和 maxout。...讨论与挑战 深度模型的压缩和加速技术还处在早期阶段，目前还存在以下挑战： 大多数目前的顶尖方法都建立在设计完善的 CNN 模型的基础上，这限制了改变配置的自由度（例如，网络结构和超参数）。...为了处理更加复杂的任务，还需要更加可靠的模型压缩方法。 剪枝是一种压缩和加速 CNN 的有效方式。目前大多数的剪枝技术都是以减少神经元之间的连接设计的。...因此，一种很自然的解决方案就是在保证分类准确率不显著下降的前提下对深层卷积神经网络进行压缩和加速。近年来，该领域实现了极大的发展。我们将在本论文中介绍近期压缩和加速 CNN 模型的先进技术。
一、序言 使用Nginx作为web应用服务时，会代理如下常见文件：js、css、JSON、图片等，本文提供基于Nginx内置的压缩技术，提供网络请求响应速度的解决方案。...1、网络压缩原理 网络压缩的原理是消耗CPU资源，减少文件在公网传输的大小，提高响应速度。...二、网络压缩 此部分所有的压缩内容在浏览器端都会还原，特别需要指出的是图片，图片在网络间是压缩状态传输的，到达浏览器后是会被还原的。...技术实现依托gzip压缩，仅仅在服务器与客户端网络传输时对静态资源进程压缩，文件的大小在压缩前与还原后保持不变。...能够动态实现常见格式图片的压缩与裁剪，动态减小网络传输的文件大小。
Gzip简介 GZip压缩，是一种网站速度优化技术，也是一把SEO优化利器，许多网站都采用了这种技术，以达到提升网页打开速度、缩短网页打开时间的目的。...网站采用Gzip压缩，还有一个好处，就是让你少了一份流量超标的担心。...因为Gzip开启以后会将输出到用户浏览器的数据进行压缩的处理，这样就会减小通过网络传输的数据量，而这个，也正是提升网页打开时间的原因所在。...首先看未开启的效果（本主题为例） 从上图可以看到，这个api接口的大小是21kb，请求时间539ms 接着开启gzip压缩 很明显的可以看到区别，压缩后只有4.5kb大小，并且时间缩短到了99ms，
今天主要是预先告知大家下一期我们发送的内容，主要是模型压缩！如果你们有想了解或深入熟悉的框架，可以在留言处告诉我们，我们也会第一时间把大家希望的分享出来，我们一起学习讨论，共同进步！ 预告 ?...优化后 网络修剪、低比特量化、知识精馏等方法的性能往往是有上限的，因为使用了预先训练的深度神经网络作为其基线。因此这些方法的性能通常取决于给定的预训练模型。
最近换了美国的服务器，所以访问有点慢就看了一下怎么加速范围速度 虽然Typecho本身的确很轻量，但官方并没有开启Gzip压缩，Gzip压缩也是网站加速访问的一种常见方法 原理就是对用户浏览器数据进行压缩处理以达到用户访问速度加快...，但Gzip压缩本身也会对服务器资源产生一部分占用 开启Gzip功能需要在根目录下index.php文件内加上一段代码，如下 /** 开启gzip压缩 */ ob_start('ob_gzhandler...Typecho_Router::dispatch(); /** 注册一个结束插件 */ Typecho_Plugin::factory('index.php')->end(); /** 开启gzip压缩
所以，卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，深度学习模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。...本文主要介绍深度学习模型压缩和加速算法的三个方向，分别为加速网络结构设计、模型裁剪与稀疏化、量化加速。...总结 本节主要介绍量化加速在深度学习模型压缩和加速方向的应用，涉及到的主要技术包括：二值权重网络、二值神经网络、同或网络、三值权重网络、量化神经网络等。...总结 本文主要介绍了三种主流的深度学习模型压缩和模型加速的方向，分别为：加速网络结构设计，即通过优化网络结构的设计去减少模型的冗余和计算量；模型裁剪和稀疏化，即通过对不重要的网络连接进行裁剪，模型裁剪主要针对已经训练好的模型...当然，深度学习模型压缩和加速的方法不局限于我在本文中的介绍，还有其他很多类似的压缩和加速算法，如递归二值网络等。
日前，神经信息处理系统大会（NeurIPS2019）于12月8日至14日在加拿大温哥华举行，中国科学院自动化研究所及其南京人工智能芯片创新研究院联合团队在本次大会的神经网络压缩与加速竞赛（MicroNet...以模型压缩和加速为代表的深度学习计算优化技术是近几年学术界和工业界最为关注的焦点之一。...团队结合极低比特量化技术和稀疏化技术，在ImageNet任务上相比主办方提供的基准模型取得了20.2倍的压缩率和12.5倍的加速比，在CIFAR-100任务上取得了732.6倍的压缩率和356.5倍的加速比...// NeruIPS 2019 MicroNet Challenge 神经网络压缩与加速竞赛双项冠军技术解读 // 赛题介绍 本比赛总共包括三个赛道：ImageNet分类、CIFAR-100分类、...，相对于基准模型压缩732.6倍，加速365.5倍。
1、简介 深度学习模型压缩与加速是指利用神经网络参数和结构的冗余性精简模型，在不影响任务完成度的情况下，得到参数量更少、结构更精简的模型。...（事实上，压缩和加速是有区别的，压缩侧重于减少网络参数量，加速侧重于降低计算复杂度、提升并行能力等，压缩未必一定能加速，本文中我们把二者等同看待） 必要性：主流的模型，如VGG-16，参数量1亿3千多万...压缩与加速，大体可以从三个层面来做：算法层、框架层、硬件层，本文仅讨论算法层的压缩与加速技术。...非结构化剪枝的粒度比较细，可以无限制去掉网络中期望比例的任何“冗余”参数，但会带来裁剪后网络结构不规整难以有效加速的问题。...同其它压缩与加速技术不同，知识蒸馏需要两种类型的网络：Teacher Model和Student Model。前者参数量大、结构复杂，后者参数量较小、结构相对简单。
剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准/基于重建误差/基于稀疏训练的剪枝，并且逐渐有向AutoML发展的趋势。...还有一些考虑实际硬件部署并结合度量标准进行剪枝的方法，对网络层的剪枝顺序进行了选择。...基于稀疏训练的剪枝 这类方法采用训练的方式，结合各种regularizer来让网络的权重变得稀疏，于是可以将接近于0的值剪掉。...动态结构：不同的输入图片可以走网络中的不同结构。...Reference 1、闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 https://blog.csdn.net/jinzhuojun/article/details/100621397
---- 作者：Colorjam https://zhuanlan.zhihu.com/p/97198052 剪枝是模型压缩的一个子领域，依据剪枝粒度可以分为非结构化/结构化剪枝，依据实现方法可以大致分为基于度量标准...历史总是惊人的相似： 还有一些考虑实际硬件部署并结合度量标准进行剪枝的方法，对网络层的剪枝顺序进行了选择。...基于稀疏训练的剪枝 这类方法采用训练的方式，结合各种regularizer来让网络的权重变得稀疏，于是可以将接近于0的值剪掉。...动态结构：不同的输入图片可以走网络中的不同结构。...Reference 闲话模型压缩之网络剪枝（Network Pruning）篇 技术文章配图指南 下载一：中文版！学习TensorFlow、PyTorch、机器学习、深度学习和数据结构五件套！
在这个服务器上，还是会设置一个 CNAME，指向另外一个域名，也即 CDN 网络的全局负载均衡器。
导语：卷积神经网络日益增长的深度和尺寸为深度学习在移动端的部署带来了巨大的挑战，CNN模型压缩与加速成为了学术界和工业界都重点关注的研究领域之一。...在这样的情形下，模型小型化与加速成了亟待解决的问题。其实早期就有学者提出了一系列CNN模型压缩方法，包括权值剪值（prunning）和矩阵SVD分解等，但压缩率和效率还远不能令人满意。...近年来，关于模型小型化的算法从压缩角度上可以大致分为两类：从模型权重数值角度压缩和从网络架构角度压缩。另一方面，从兼顾计算速度方面，又可以划分为：仅压缩尺寸和压缩尺寸的同时提升速度。...因此Song H.等人专门针对压缩后的模型设计了一套基于FPGA的硬件前向加速框架EIE[12]，有兴趣的可以研究一下。 三、XNorNet 二值网络一直是模型压缩和加速领域经久不衰的研究课题之一。...相信结合不断迭代优化的网络架构和不断发展的硬件计算加速技术，未来深度学习在移动端的部署将不会是一个难题。
为什么需要进行神经网络压缩，因为有些服务需要部署，设备内存和计算能力有限，需要进行模型压缩，在设备上运行的好处是低延迟，隐私性。 不考虑硬件问题，只考虑通过软件算法优化。...修剪网络 参数过多或者没有用的参数，可以将其剪掉。...如果剪掉后，进行空缺的话导致无法进行GPU加速，一般将其值设置为0 速度大于1是加速，小于1是降速。...从上述看到对权重进行修剪，加速的效果不理想。 对网络进行修剪，只是改输入输出的dim，在torch里面好实现，gpu也好加速。 先训练大模型，再训练小模型达到相同性能，那为什么不直接训小模型呢？...* 动态计算 期望网络能自己调整计算量，因为模型会跑到不同设备上。电量的多少也会对性能有影响。
---- ---- ---- 今天主要和大家分享的是比较火热的话题——压缩网络！...在这样的情形下，网络模型迷你化、小型化和加速成了亟待解决的问题。 其实早期就有学者提出了一系列CNN模型压缩方法，包括权值剪值（prunning）和矩阵SVD分解等，但压缩率和效率还远不能令人满意。...近年来，关于模型小型化的算法从压缩角度上可以大致分为两类：从模型权重数值角度压缩和从网络架构角度压缩。另一方面，从兼顾计算速度方面，又可以划分为：仅压缩尺寸和压缩尺寸的同时提升速度。...Deep Compression的算法流程包含三步，如下图所示： 深度压缩网络 | 较大程度减少了网络参数存储问题 ? 1）网络剪枝 网络剪枝已经被广泛研究于压缩CNN模型。...而对于caffe等采用矩阵运算GEMM实现卷积的深度学习框架，1x1卷积无需进行im2col操作，因此可以直接利用矩阵运算加速库进行快速计算，从而提升了计算效率。 实验结果 ?
CDN CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。...其目的是通过在现有的Internet中增加一层新的网络架构，将网站的内容发布到最接近用户的网络“边缘”，使用户可以就近取得所需的内容，提高用户访问网站的响应速度。...因而，CDN可以明显提高Internet网络中信息流动的效率。从技术上全面解决由于网络带宽小、用户访问量大、网点分布不均等问题，提高用户访问网站的响应速度。 下面是一个简单的CND示意图 ?...Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问时间。...宗上，CDN网络是在用户和服务器之间增加Cache层，主要是通过接管DNS实现，将用户的请求引导到Cache上获得源服务器的数据，从而降低网络的访问的速度。
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